LLM ट्यूटोरियल्स

एड-हॉक प्रॉम्प्ट जाँच को Promptfoo के साथ संरचित LLM मूल्यांकनों में बदलकर, स्थानीय टेस्ट सूट से लेकर स्वचालित CI तक, भरोसेमंद AI ऐप्स तेज़ी से बनाएं।

Qwen3-Max-Thinking, दुनिया के सबसे बड़े LLM, को reasoning मोड में परखें। देखें कि तर्क, गणित, और कोड में यह GPT-5 और Claude Sonnet 4.5 के मुकाबले कैसा है।

Roo Code, एक ओपन-सोर्स AI कोडिंग असिस्टेंट, को इंस्टॉल और उपयोग करना सीखें, और इसकी विशेषताओं व कार्यक्षमताओं की तुलना Cline से करें।

Tinker AI के ज़रिए LoRA लागू कर Qwen3-8B को चेन-ऑफ-थॉट (CoT) वित्तीय डेटा पर ट्रेन करने की व्यावहारिक गाइड—जनरलाइज़ेशन के लिए अनुकूलित।

जानें कि एक सुथरी CLAUDE.md फ़ाइल कैसे डिज़ाइन और बनाए रखें, ताकि Claude Code हर सत्र में आपके प्रोजेक्ट के नियमों, परंपराओं और वर्कफ़्लोज़ का भरोसेमंद तरीके से पालन करे।

Muse Code और Meta Model API में Muse Spark 1.3 सेट करें, contributor और standard टियर में से चुनें, और देखें कि क्या Meta के दक्षता दावे टिकते हैं।

Python में Gemini 3.8 Flash API का उपयोग करना सीखें: Interactions API सेटअप, thinking_level ट्यूनिंग, PDF-से-JSON एक्सट्रैक्शन, और फ़ंक्शन कॉलिंग कोड के साथ।

OpenAI API के जरिए GPT-6 Astra का उपयोग करके Python में एक रिलीज़-चेक एजेंट बनाएं—async टूल्स, रीजनिंग कंट्रोल्स, Structured Outputs, और लागत ट्रैकिंग के साथ—फिर कंप्यूटर यूज़ और स्टीयरिंग का परीक्षण करें।

Anthropic के नवीनतम फ्लैगशिप मॉडल का उपयोग करके Python एजेंट बनाना सीखें जो योजना बनाने से पहले एक Flask रिपॉजिटरी पढ़ता है। प्रोग्रेस अपडेट्स, read-only फाइल टूल्स, और लागत नियंत्रण जोड़ें।

जानें कि RTX PRO 6000 पर 96GB VRAM के साथ llama.cpp का उपयोग करके Qwen3.8-Flash-Next GGUF को लोकली कैसे चलाएँ, फिर OpenCode से जोड़कर पूरी तरह लोकल एजेंटिक कोडिंग सेटअप बनाएं।

Supabase Python लाइब्रेरी के व्यावहारिक उदाहरण से जानें कि Anthropic के Claude Code का उपयोग कर सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट वर्कफ़्लोज़ को कैसे बेहतर बनाएं।

Claude Code में Anthropic के Fable 5 मॉडल पर हाथों-हाथ नज़र: यह एक-शॉट बिल्ड को कैसे संभालता है, इसके सेफ्टी इंकार और Opus फॉलबैक, और इसे कब उपयोग करना चाहिए।